LinkedIn दो टैब में 2.4GB RAM इस्तेमाल करता है

 (news.ycombinator.com)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-03-30 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • LinkedIn वेबसाइट सिर्फ दो browser tabs खुले होने पर 2.4GB memory खपत करती है
  • इसे web application में inefficient resource usage की समस्या के रूप में देखा जा रहा है
  • browser performance और user experience में गिरावट की आशंका जताई गई है
  • कारण के रूप में बड़े frontend frameworks या ad/tracking scripts के प्रभाव का उल्लेख किया गया है
  • प्रमुख platforms के लिए web optimization की ज़रूरत फिर से उजागर हुई है

LinkedIn वेबसाइट का अत्यधिक memory उपयोग

  • LinkedIn को दो tabs में चलाने पर कुल 2.4GB RAM उपयोग होने का मामला सामने आया
  • सिर्फ साधारण page navigation से भी high memory usage देखा गया, जिससे web resource management की inefficiency उजागर होती है
  • ऐसी स्थिति browser performance में गिरावट और user experience खराब होने का कारण बन सकती है

कारण और संकेत

  • बड़े frontend frameworks, ad और tracking scripts, और जटिल client-side rendering संरचना को memory usage बढ़ने के कारणों में गिना गया है
  • इसे ऐसे उदाहरण के रूप में देखा जा रहा है जो दिखाता है कि बड़े web platforms को resource optimization और lightweight design पर अधिक ध्यान देना चाहिए
  • users के लिए tabs की संख्या सीमित करना या browser extensions को manage करना ज़रूरी हो सकता है

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2 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-03-30
Hacker News की राय

  • “Voyager 1 69KB मेमोरी और 8-track tape recorder के साथ चल रहा है” इस तथ्य की आज की स्थिति से तुलना करें तो यह सच में नाटकीय विरोधाभास लगता है

    • सही बात है, आजकल 5G कॉल कट जाती हैं, LinkedIn GB के हिसाब से मेमोरी खाता है, और फ्रिज में लाइट जलाने के लिए भी अपडेट चाहिए, जबकि Voyager 1 अब भी 69KB में अंतरिक्ष में उड़ रहा है
    • उस दौर में 69KB भी बहुत बड़ी क्षमता रही होगी। शायद 1KB की कीमत करीब 1,000 डॉलर रही हो, और अगर वह space radiation-hardened memory थी, तो शायद उससे 10 गुना महंगी रही होगी
    • आज एक साधारण chat app भी LinkedIn जो लगभग सब कुछ करता है, उसे 100MB से कम RAM में संभाल सकता है
    • बेशक Voyager 1 कहीं ज़्यादा सरल सिस्टम है, इसलिए उसका इतनी कम मेमोरी इस्तेमाल करना स्वाभाविक है

  • व्यावहारिक तौर पर LinkedIn अजीब लोगों से भरा है, लेकिन सच कहें तो ज़्यादातर social media का हाल ऐसा ही खराब है
    Facebook हो या Twitter, आखिर में सब बुरी दिशा में चले जाते हैं। Google+ में कम-से-कम region-based तरीके से अनुभव सीमित करने के tools थे, इसलिए उसमें कुछ संभावना थी

    • लगता है आजकल न्यायिक संस्थाओं की भी कुछ ऐसी ही समझ है। Meta और Google लगातार regulation झेल रहे हैं, लेकिन साथ ही नए innovation players के उभरने को भी रोक रहे हैं। नियमन के दुष्प्रभाव से innovation और कठिन हो जाने का दुष्चक्र बन रहा है
    • LinkedIn खास तौर पर सबसे बदतर है। inspiration porn जैसे पोस्ट और राजनीतिक बहसें मिलकर दिमाग सुन्न कर देती हैं। लेकिन नौकरी ढूँढते समय LinkedIn URL माँगा जाता है, इसलिए मजबूरी में अकाउंट बनाए रखना पड़ता है
    • social media के खराब होने की वजह सिर्फ कंपनियों की अपारदर्शी business practices नहीं हैं, users खुद भी समस्या हैं। सोच रहा हूँ, क्या किसी ने Mastodon इस्तेमाल किया है
    • HN और social media में फर्क क्या है, यह जानने की जिज्ञासा होती है। क्या personalized feed होने से वह ‘social’ बन जाता है, या graph-based recommendation ही असली बात है
    • LinkedIn किसी corporate advertising newsfeed जैसा लगता है। जैसे वयस्क लोग अपनी मर्ज़ी से सब्सक्राइब किया हुआ कोई विज्ञापन बोर्ड देख रहे हों

  • AWS भी इसी तरह बहुत RAM खाता है। कंपनी के VM में AWS के कुछ tabs खोलो तो करीब 1.4GB घेर लेता है। अब तो साधारण text pages भी अक्सर गीगाबाइट स्तर की मेमोरी इस्तेमाल करने लगे हैं
    Reddit का नया UI या DeepL translator जैसी साइटें ऊपर से सरल दिखती हैं, लेकिन CPU उड़ा देती हैं। लगता है शायद LLM ने अपने-आप code बदलते समय performance optimization पर ध्यान नहीं दिया होगा

    • समस्या यह है कि बहुत से web frameworks “बस चलने वाले” जटिल apps बनाना आसान कर देते हैं, लेकिन performance की परवाह नहीं करते। पुराना OpenAI web UI भी हर बार पूरी conversation history फिर से render करता था, इसलिए बेहद धीमा लगता था
    • BestBuy साइट देखते समय मेरा iPhone इतना गर्म हो गया और battery इतनी तेजी से घटी कि लगा जैसे cryptocurrency mining चल रही हो
    • आजकल websites users की activity track करने के लिए JavaScript में अपना खुद का browser एम्बेड कर लेने के स्तर तक पहुँच गई हैं
    • पहले Slack desktop app मेरे IDE से ज़्यादा मेमोरी खाता था, इसलिए हर बार compile करते समय Slack बंद करना पड़ता था
    • लगता है आजकल web developers के बीच CSS filter के अति-उपयोग की होड़ लगी है। DeepL पेज एक घंटे खुला छोड़ दिया तो laptop गर्म हो गया, क्योंकि कोई video infinite SEEK loop में फँसकर CPU जला रहा था। मुझे लगता है Google को Web Vitals में resource usage भी शामिल करना चाहिए

  • LinkedIn की bot-blocking service (protechts.net) ने एक बार मेरे laptop की 42GB RAM खा ली थी। Firefox पागलों की तरह swap कर रहा था, जाँच की तो culprit वही निकला।
    screenshot भी है। iframe का नाम “humanSecurityEnforcerIframe” है, यह सच में विडंबनापूर्ण है

  • इस समस्या को हमेशा के लिए हल करने का तरीका है। टैब बंद कर दो और LinkedIn दोबारा मत खोलो

    • email का बोझ कम करने के लिए एक अजीब-सा टिप भी है

  • समझ नहीं आता कि अब भी LinkedIn कौन इस्तेमाल करता है। लॉगिन करते ही हर तरफ AI-generated पोस्ट और images दिखती हैं, जैसे ड्रामा Severance का कोई दृश्य हो

    • ज़्यादातर users feed न पढ़ते हैं, न पोस्ट करते हैं। वे सिर्फ job search और networking के लिए उसका इस्तेमाल करते हैं। उल्टा, जिन candidates की feed activity बहुत ज़्यादा होती है, वे ऐसे लगते हैं जैसे काम के समय LinkedIn में ज़रूरत से ज़्यादा डूबे रहे हों, इसलिए risk माने जाते हैं
    • मैंने भी अपनी पिछली नौकरी LinkedIn पर पाई थी, और अब भी recruiters के messages लगातार आते रहते हैं। feed मैं बिल्कुल नहीं देखता
    • पहले login gate देखकर लगता था, ‘शायद sign up कर लेना चाहिए’, लेकिन अब लगता है, ‘यह जगह मुझे चाहती ही नहीं।’ इसलिए LinkedIn शायद hiring के लिए उल्टा नुकसानदेह भी हो सकता है
    • LinkedIn इतना खराब है कि उसे भावनात्मक दूरी के साथ इस्तेमाल करना आसान हो जाता है। पहले के Facebook की तरह, बस पुराने सहकर्मियों से संपर्क रखने के लिए इस्तेमाल करता हूँ
    • ज़्यादातर लोग feed का आनंद नहीं लेते। LinkedIn लगभग write-only platform है। इससे बेहतर विकल्प चाहिए, लेकिन समस्या यह है कि automated spam और algorithms हर जगह पीछे-पीछे आ जाते हैं।
      मैंने पहले एक dating startup भी चलाया था, लेकिन ChatGPT आने के बाद उसकी differentiation खत्म हो गई, इसलिए बंद करना पड़ा। AI-based recruiting भी आखिरकार और ज़्यादा automated spam की तरफ जा सकती है

  • LinkedIn का scroll speed को कृत्रिम रूप से सीमित करना पागलपन लगता है। जैसे चिपचिपे गुड़ में चलने जैसा अहसास होता है

    • इसका bypass भी मिल गया। uBlock Origin में यह rule जोड़ दें:
      www.linkedin.com##main:style(font-size: 16px !important;)
    • job pages पलटते समय हर नया पेज list के बिलकुल नीचे से शुरू होता है, फिर दोबारा ऊपर scroll करना पड़ता है। 2026 में भी ऐसा UI मौजूद है, यह हैरानी की बात है
    • scroll का यह जबरन नियंत्रण सच में पागल कर देता है
    • सोचकर हँसी आती है कि यह idea किस MBA ने दिया होगा। Microslop-शैली engineering का निचोड़ है
    • इस तरह का scroll hijacking product thinking के सड़ने को दिखाता है। users को धीमा करके उनका dwell time बढ़ाने की चाल है, लेकिन accessibility tools और keyboard navigation को खराब कर देता है। पुराने laptops वैसे ही LinkedIn पर हाँफते हैं, ऊपर से यह कृत्रिम delay और जोड़ दिया गया है

  • पुराने web browsers में users खुद RAM या cache limits सेट कर सकते थे। अब ऐसा resource control पूरी तरह गायब हो गया है, यह अफसोस की बात है

    • आखिरकार हम उस दौर में आ गए हैं जहाँ text पढ़ने के लिए भी हमेशा remote code execution की अनुमति देनी पड़ती है

  • समझ नहीं आता LinkedIn 1.3GB क्यों खाता है। काश कोई memory dump analysis कर देता।
    यह भी सुना है कि browser “खाली RAM बर्बादी है” सोचकर पहले से उसे घेर लेता है, लेकिन यह बहाना जैसा लगता है। ज़रूरत पड़ने पर OS से माँग ले, पहले से सब क्यों भर लेता है

  • एक अंदाज़ा यह है कि LinkedIn browser extensions की जाँच करके screen scraping रोकने की कोशिश कर रहा हो
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    • लेकिन वह code बहुत छोटा है, असली कारण नहीं। बल्कि spam recruiters इतने ज़्यादा हैं कि LinkedIn का data scraping detection मज़बूत करना कुछ हद तक समझ में आता है
 
duqduqduq 2026-03-31

इतनी बेतुकी बातें उगलते देखना थोड़ा हास्यास्पद है, जिन्हें web architecture समझने वाला कोई developer नहीं कहेगा। Browsers में high memory usage के दर्जनों कारण होते हैं, फिर भी आप दावा कर रहे हैं कि सारी गलती site की है? अपनी कल्पना में मिलाकर ऐसा मूर्खतापूर्ण बकवास आपको कहाँ से मिल गया कि आप ऐसी निरर्थक बातें कर रहे हैं? यहाँ तक कि V8 engine भी user के पास spare resources हों तो चुनिंदा तौर पर ज़्यादा memory allocate करता है, और अगर browser रणनीतिक रूप से CG को delay करे, तो यह आसानी से 1GB से ऊपर चला जाता है... अगर नहीं जानते, तो AI से पूछ लो, बेवकूफों।